2019年11月6日--全球高效能運算技術領導廠商 Arm ,攜手財團法人國家實驗研究院台灣半導體研究中心(TSRI)與意法半導體(STMicroelectronics),於今(6)日在台北萬豪酒店揭曉 2019 Arm Design Contest 設計競賽得獎名單。冠軍由逢甲大學自動控制工程學系「一棒搞定」隊伍的「穿戴式智慧運動訓練分析系統」所奪得;亞軍與季軍則分別為來自成功大學生物醫學工程學系「Fantastic WTMH」隊伍的「心血管疾病快篩裝置」,以及台灣科技大學電子工程系「BEST Chocolate」隊伍的「多功能羽球發球機」。前三名隊伍皆能獲得價值30萬的 Arm MDK-Pro 開發工具,參賽成員更有機會獲得讓作品邁向商轉的資源支持,以及 Arm Taiwan 的企業實習名額。
第14屆Arm Design Contest 設計競賽吸引來自全台 28 所大專院校百組參賽隊伍報名,競賽取「14」之諧音,以「Arm Idea, 實現創意有意思」為主軸,鼓勵學生結合生活中的實際觀察與研發實力,打造實用與創新兼具的前瞻性作品。Arm 主任應用工程師張維良表示:「我們希望透過提供完整的軟硬體開發環境,培養學生對於身邊問題的解決能力,並期望能以 Arm 領先全球的運算技術,攜手年輕新秀一同建構理想中的智慧未來。」
此次參賽隊伍使用搭載 Arm Cortex-M7 處理器的 STM32F7 開發板與 WI-FI 模組,藉由Arm Cortex-M7 高效能的運算表現和低功耗特色,輔以 Keil® MDK 軟體開發工具,展現出加倍成熟的應用作品。意法半導體亞太區資深產品行銷經理楊正廉表示,「今年的作品深入運動、醫療、農業、工業等多元領域,我們還看到不少具備商轉潛力的應用。隨著技術革新和台灣年輕新秀的創意與研發實力持續進化,相信在未來,前瞻性科技解決方案將能更快地走出實驗室,成為推進產業發展的關鍵助力。」
觀察力+創新力+設計力,年輕學子以「三力」展現科技與人的結合
榮獲冠軍寶座的逢甲大學的作品「智慧聯網棒球揮棒動作分析系統」,以搭載 Arm Cortex-M7 處理器並支援浮點運算功能的 STM32F746 為系統核心,整合感測器電路、通訊介面以及自行撰寫的參數與演算法,設計完整且符合成本效益的穿戴式智慧運動訓練分析系統。不僅解決現行裝置只能於指定空間中記錄訓練軌跡的應用自由度限制,更大幅提升運動員的配戴舒適度、數據回饋即時性及檢測準確度,以更具效益的方式協助運動員優化整體表現。值得一提的是,這是指導教授許煜亮博士第二年帶領團隊獲得Arm Design Contest冠軍的殊榮,展現出逢甲大學自動控制工程學系豐沛的創新實力。
亞軍團隊則為成功大學所研發,基於人工智慧及手腕橈動脈波波形所設計的心律不整及結構性心臟病快篩裝置「ASEASAVE」。此作品看準即早發現與治療對心血管疾病病患的助力,透過 Arm 具備完整開發環境的技術架構與嵌入式系統中的高度整合能力,以心電圖或手腕壓力波作為感測訊號,結合自行研發的人工智慧心律不整及結構性心臟病偵測演算法,建立能夠快速檢測心律不整及結構性心臟病的醫用系統。這項解決方案目標運用於社區健檢、偏鄉醫療和早期篩檢診斷,提供民眾更便利也更經濟的健康檢測服務。
季軍作品「多功能羽球發球機」,則是台灣科技大學以 Arm 微控制器為主要平台設計的智慧羽球發球機系統。透過 WI-FI 模組及時收發行動裝置中所輸入的運動員的訓練參數,再結合力學精算出的發球模組及策略資料庫,多功能羽球發球機不同於現行系統發球路徑單一且需他人協助操控的使用瓶頸,能模擬不同選手的打擊戰略變化球種、落點位置和發球間隔時間,拓展運動員自主練習時的多元情境,不需球友也能單獨練羽球。
連續多年擔任評審的逢甲大學電機工程系教授王壘表示:「近幾年學生作品越趨成熟,具備相當的完整度和品質,尤其是今年的參賽作品,很高興看到更緊扣全球科技脈動以及產業需求,設計不少 AI 或嵌入式裝置的相關應用,可見台灣學子對於技術與應用的高度掌握。」
Arm 致力於以科技賦能,透過今年已邁入第 14 屆的 Arm Design Contest 設計競賽投注在地育才,除賦予學生發揮所學及創意的舞台,實現腦海中的「智慧」妙點子,同時盼能藉著團隊技術交流,培養具備跨領域整合和問題解決能力的研發潛力人才,引領人類生活得以持續創新。
關於 Arm
作為運算及連網革命的核心,Arm 技術正改變著人們生活及企業運行的方式。Arm 先進的低功耗處理器設計已應用於超過 1,500 億顆晶片的智慧運算,我們的技術安全地驅動包含感測器到智慧型手機以至於超級運算等各式應用的電子產品。結合我們的物聯網裝置、連接與資料管理平台,Arm 協助客戶從連接的裝置與資料中,透過強大且可行動的洞察,獲得真正的商業價值。Arm 攜手超過 1,000 家技術合作夥伴,將前端的設計、安全、管理,應用到從晶片至雲端等所有需要運算的領域。
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